開発記録#172(2025/4/6)「CSPOモデルの活用」

前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。

今回は、株価の動きを予測する新しいフレームワーク「CSPO: Cross-Market Synergistic Stock Price Movement Forecasting with Pseudo-volatility Optimization(疑似ボラティリティ最適化による市場間相乗株価変動予測)」をベースにしたbotの開発アイデアを紹介します。

論文要約

この論文では、「CSPO: Cross-Market Synergistic Stock Price Movement Forecasting with Pseudo-volatility Optimization」と題された研究が紹介されています。この研究では、株価の動きを予測する新しいフレームワーク「CSPO」が開発されました。このモデルは、外部市場、特に先物市場のデータを活用して、株価の動向をより正確に予測することを目指しています。

具体的には、CSPOは深層ニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、クロスマーケットの知識を取り入れ、株の埋め込み情報を豊かにすることで予測精度を向上させます。また、このフレームワークは「擬似ボラティリティ」という概念を導入しており、株ごとの予測に対する自信の度合いをモデル化し、最適化プロセスに動的に適応させることで、精度と堅牢性をさらに高めています。

この研究では、複数の実世界の株価データセットに関する広範な実験が行われ、CSPOが既存の方法よりも優れたパフォーマンスを示すことが実証されました。これにより、市場の複雑な動向と個々の株価の変動の両方を考慮した、より洗練された株価予測手法が提案されています​。

詳細な解説

CSPO（Cross-Market Synergistic Stock Price Movement Forecasting with Pseudo-volatility Optimization）モデルについて、その主要なコンポーネントと機能を詳しく解説します。

1. クロスマーケットの知識活用

CSPOモデルは、株式市場だけでなく、先物市場などの外部市場のデータも利用します。特に、先物市場は将来の価格動向に関する洞察を提供するため、この情報を株価予測に役立てることができます。モデルはトランスフォーマーベースの深層ニューラルネットワークを使用して、これらの市場間の相互作用を捉え、株価の動きを予測するための知識をクロスマーケットで融合させます。

2. 擬似ボラティリティの導入

従来の予測モデルでは考慮されなかった「擬似ボラティリティ」という新しい概念を導入しています。これは、株ごとの価格予測に対する自信の度合いを示す指標であり、モデルの最適化プロセスにおいて、この擬似ボラティリティを用いて予測の精度を高めるための調整が行われます。具体的には、予測の自信度が低い株は損失関数における重みが小さくなり、モデルが過信による誤りを減らすように調整します。

3. 広範な実験と評価

CSPOモデルは、実際の株価データセットを使用して広範囲にわたる実験が行われました。これには、産業界での評価と公開ベンチマークが含まれ、その結果CSPOが既存の予測モデルよりも一貫して優れたパフォーマンスを示すことが確認されています。これにより、CSPOが市場の動向をより正確に反映し、有効な予測を提供する強力なツールであることが示されました。

このモデルは、特に市場の変動が大きい時期や、異なる市場間の影響を強く受ける時期において、その予測力を最大限に発揮することができるため、金融業界におけるリスク管理や投資戦略の策定に大きな助けとなると考えられます。

補足：擬似ボラティリティ

「擬似ボラティリティ」についての理解を深めるために、まずは株価のボラティリティ（volatility）が何を意味するのかから説明し、その上で論文中で提案されている「擬似ボラティリティ」の概念について詳細に解説します。

ボラティリティの基本概念

ボラティリティは、特定の証券、通貨ペア、またはインデックスの価格変動の度合いを示す指標です。これは一般的にリスクの尺度と見なされ、価格の変動が大きいほどボラティリティが高いとされます。金融市場では、ボラティリティは不確実性や市場の感情の変動を反映しており、高ボラティリティはより高いリスクおよび投資の機会を示唆します。

論文の「擬似ボラティリティ」の説明

論文では、CSPO（Cross-market Synergistic Stock Price Movement Forecasting with Pseudo-volatility Optimization）モデル内で「擬似ボラティリティ」という概念が導入されています。この概念は、従来のボラティリティが市場の変動を表すのに対し、各株の予測に対する自信の度合いを動的にモデル化するために使用されます。

論文中の擬似ボラティリティの役割

• 自信度のモデル化： 擬似ボラティリティは、モデルがその時点での株価予測にどれだけ自信を持っているかを表します。予測が不確かな場合、擬似ボラティリティは高くなり、その逆もまた真です。
• 最適化プロセスの調整： 擬似ボラティリティは、モデルの最適化プロセスにおいて、損失関数の計算に使用されます。具体的には、予測の自信度が低い（擬似ボラティリティが高い）場合、その予測の損失への寄与を小さくすることで、過剰なペナルティを避け、モデルが安定して学習できるようにします。

擬似ボラティリティの実装方法

論文によると、擬似ボラティリティはニューラルネットワークを用いて推定され、株価予測モデルと組み合わされます。これにより、モデルが市場データから直接、各株価の予測に対する自信度を学習することが可能となります。

この概念の導入により、CSPOモデルは市場のノイズやデータの不確実性に対してより強靭に対応できるようになるため、一般的な株価予測モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することが期待されます。このように、擬似ボラティリティはモデルの予測精度を高め、リアルタイムでの市場の変動に対応するための重要な要素として機能します。

擬似ボラティリティというアプローチへの懸念点

「擬似ボラティリティ」という概念には、以下のような懸念点や課題が考えられます。これらはモデルの有効性や実用性に影響を与える可能性があります。

1. 推定の精度

• モデルの複雑性： 擬似ボラティリティを正確に推定するためには、市場データの複雑な動向を捉える高度なモデリング技術が必要です。これには深層学習などの複雑な手法が用いられることが多く、その結果、モデルが過剰に複雑になりすぎるリスクがあります。
• データの非定常性： 金融市場データは非定常性を持ち、時間とともにその統計的特性が変化する可能性があります。擬似ボラティリティモデルが過去のデータに基づいて学習された場合、未来のデータに対して適切に動作しないことがあります。

2. 実装の難易度

• 技術的ハードル： 擬似ボラティリティを導入するには、高度なプログラミングスキルと機械学習に関する深い知識が必要です。これは特に個人開発者や小規模なチームにとって大きな障壁となる可能性があります。

3. モデルの解釈性

• 解釈の難しさ： 擬似ボラティリティを用いたモデルは、その動作が直感的に理解しにくい場合があります。特に金融機関では、リスク管理の観点からモデルの決定要因を明確に理解することが求められるため、この点が問題となることがあります。

4. 適用範囲の限定

• 特定条件下での有効性： 擬似ボラティリティが有効に機能するのは特定の市場条件やデータセットに限られる可能性があります。市場の異なるセグメントや異なる種類の資産に対して同じように効果的であるとは限りません。

5. 過学習のリスク

• モデルの適応過剰： 擬似ボラティリティを多用することで、モデルが訓練データに過剰に適応してしまい、新しいデータや未知の市場条件に対してうまく一般化できない可能性があります。

これらの懸念点に対処するためには、モデルの継続的な評価と改善、解釈可能な機械学習手法への関心の高まり、適用範囲の明確化などが必要です。また、実世界の金融市場における広範なテストと検証が求められます。

なぜ、擬似ボラティリティを導入するのか？

論文では「擬似ボラティリティ」を使用する主な理由として、実際の市場データだけでは捉えられない、個々の株価の動きに対する予測の自信度やその変動をモデル化し、最適化プロセスを動的に調整するためです。以下に、擬似ボラティリティを用いることの主張の背景を詳細に説明します。

1. 予測の自信度の明確化

市場データから直接的に導出される情報では、予測の自信度や不確実性を直接的に測定することは難しいです。擬似ボラティリティを用いることにより、モデルがその予測にどれだけの自信を持っているか（つまり、予測の不確実性がどの程度あるか）を量的に評価し、それを学習プロセスに組み込むことができます。これにより、予測の質を向上させることが可能になります。

2. モデルの最適化プロセスの改善

実際の市場ボラティリティを使用する場合、すべての株に同一の重みを付けることになりがちです。しかし、擬似ボラティリティを使用することで、各予測に対する自信の度合いに基づき、モデルの損失関数を動的に調整することができます。これにより、過信による誤りを減少させることができ、特に予測が困難な時期や株に対して適切な学習速度の調整が可能になります。

3. よりダイナミックな応答の実現

市場は常に変動しており、新しい情報が市場に組み込まれるたびに株価の動きに変化が生じます。擬似ボラティリティをモデルに組み込むことで、これらの新たな情報や市場の変化に対してモデルがより柔軟かつ迅速に反応することが可能です。これは、モデルが過去のデータに過剰に依存することなく、現在進行形の市場条件を反映できることを意味します。

4. リスク管理の向上

特に金融でのデータ分析や予測では、リスク管理が重要です。擬似ボラティリティは、リスクをより細かくコントロールし、不確実性が高い状況下での損失を抑える手助けをします。これにより、投資戦略の質を全体的に向上させることができます。

このように、擬似ボラティリティは、単に実際の市場データを用いた分析を行う以上の価値を提供するため、この論文ではその使用が推奨されています。それによって、モデルの柔軟性、精度、適応性が向上し、実際の取引環境での有効性が高まると考えられます。

考慮しておくべきこと

CSPOモデルの研究に対する反論や批判的な視点を提供することは、モデルの限界や改善点を理解するために有効です。以下に、反論を述べる際に考慮可能ないくつかの観点を挙げます。

1. 外部市場データの過信

CSPOモデルは、先物市場などの外部市場データに大きく依存しています。このアプローチは市場間の相互作用を捉えるために有効ですが、外部市場の影響が過大評価される可能性があります。株価に影響を与える要因は多岐にわたり、時には内部市場の動向やマクロ経済指標がより重要な役割を果たすこともあります。したがって、外部データの影響を過信することなく、モデルが内部市場のダイナミクスを十分に捉えているかどうかを評価することが重要です。

2. 擬似ボラティリティの適用性と正確性

擬似ボラティリティは、株ごとの価格予測に対する自信の度合いをモデル化するために導入されましたが、この概念の適用性や正確性には疑問が残ります。実際のボラティリティは非常に複雑で、予測が難しい要素であり、単一の指標で測定することの妥当性や、その予測値が実際の市場リスクを適切に反映しているかどうかは検証が必要です。

3. モデルの過剰適合

深層学習モデル、特に多くのパラメータを持つモデルは、訓練データに過剰適合する傾向があります。CSPOが実際の市場データに基づいて良好な結果を示しているものの、未知のデータや市場の異常時にどの程度効果的であるかは明らかではありません。実世界の多様なシナリオにおいて、モデルの汎用性と頑健性をさらに評価する必要があります。

4. 計算コストと実用性

CSPOモデルは複雑なニューラルネットワークアーキテクチャを採用しており、計算コストが高い可能性があります。実際のトレーディング環境では、迅速な決定が求められるため、モデルの計算効率やスケーラビリティが重要な要素となります。モデルが高い計算リソースを要求する場合、その実用性には限界があるかもしれません。

これらの点を踏まえ、CSPOモデルのさらなる評価や改善が求められるでしょう。研究の批判的な検討は、より堅牢で実用的な予測モデルの開発へと繋がる可能性を秘めています。

具体的な対策

CSPOモデルの潜在的な問題点に対する具体的な対策を以下にまとめます：

1. 外部市場データの過信に対する対策

• データの多様性の拡大： 内部市場データやマクロ経済指標など、他の情報源も組み合わせることで、外部市場データに対する過信を緩和します。
• アンサンブル手法の導入： 複数のモデルを組み合わせて予測を行うことで、各モデルの偏りを相殺し、よりバランスの取れた予測を目指します。

2. 擬似ボラティリティの適用性と正確性に対する対策

• ボラティリティ評価の改善： 擬似ボラティリティの計算において、市場データに基づく統計的手法を組み合わせ、よりリアルタイムかつダイナミックな評価を行います。
• 感度分析の実施： 擬似ボラティリティのパラメータに対するモデルの感度を分析し、その影響を詳細に理解します。

3. モデルの過剰適合に対する対策

• 正則化技術の適用： L1正則化やL2正則化などを用いてモデルの過剰適合を防ぎます。
• クロスバリデーションの利用： データセットを複数のサブセットに分けて、それぞれでモデルを訓練・評価することで、汎用性を高めます。

4. 計算コストと実用性に対する対策

• モデルの簡素化： 不必要な複雑さを排除し、よりシンプルなネットワーク構造を採用することで、計算効率を向上させます。
• GPU等の高性能計算資源の活用： 計算コストが高い作業はGPUなどの専用ハードウェアを使用して高速化します。

これらの対策を通じて、CSPOモデルの実用性と予測精度の向上を図り、金融市場の動向に対するより正確で信頼性の高い予測を目指します。

より高度な対策と具体的な実装方法

技術的に進んだアプローチを取り入れることで、CSPOモデルの精度と実用性をさらに向上させることができるかもしれません。以下に、いくつかの先進的で具体的な提案を挙げます：

1. GANを利用したデータ拡張

• 提案内容： 株価予測モデルの一般性を向上させるために、生成的敵対ネットワーク（GAN）を用いて、訓練データセットを拡張します。これにより、モデルが未見の市場状況に対しても堅牢に動作する能力を持たせることができる可能性があります。
• 技術的詳細： GANを用いて、実際の株価データに基づいた、しかし存在しない仮想的な株価時系列データを生成します。これにより、データの多様性が増し、過剰適合のリスクを減少させることが期待されます。

2. フェデレーテッドラーニングの採用

• 提案内容： 複数の金融機関が共同でモデルの訓練を行う際、データプライバシーを保ちつつ、分散学習を可能にするフェデレーテッドラーニングを導入します。
• 技術的詳細： 各参加機関が自身のデータをローカルで保持したままモデルの一部を訓練し、学習されたモデルのパラメータのみを集中サーバーで統合します。これにより、広範なデータから学びつつ、個々のデータのセキュリティを確保します。

3. ニューラル常微分方程式（Neural ODE）の適用

• 提案内容： 株価の時間的変動を連続的にモデル化するために、ニューラル常微分方程式を用いたモデリング手法を採用します。
• 技術的詳細： 時間に対する株価の変化をスムーズな関数として扱い、微分方程式の形でモデル化します。これにより、時間的なデータ点の間の動きも連続的に捉え、より精細な予測が可能になります。

4. 強化学習による動的ポートフォリオ調整

• 提案内容： 株価予測モデルを更に応用し、強化学習を用いて最適なトレーディング戦略をリアルタイムで学習し、実行します。
• 技術的詳細： トレーディングのシミュレーション環境を設定し、そこでエージェントが株式の売買を行うことで報酬を最大化する戦略を学習します。これにより、市場の変動に応じた動的なポートフォリオ管理が可能となります。

これらのアプローチは技術的に高度であり、導入には時間とリソースが必要ですが、株価予測の精度と適応性を大きく向上させる可能性があります。

1. GANを利用したデータ拡張

技術的詳細

生成的敵対ネットワーク（GAN）を利用して、実際の株価データに基づくが非現実的な追加の株価時系列データを生成します。

実装ステップ

1. データの準備: 実際の株価データを収集し、訓練用データセットを整形します。
2. GANの構築: 生成器（Generator）と識別器（Discriminator）のネットワークを設計します。生成器はランダムノイズから株価データを生成し、識別器は生成されたデータが実データか生成データかを識別します。
3. 訓練: 生成器と識別器を交互に訓練し、生成器が実データと見分けがつかないデータを生成できるようにします。
4. データの生成: 訓練された生成器を使用して新しい株価データを生成し、既存の訓練データセットに追加します。

2. フェデレーテッドラーニングの採用

技術的詳細

複数の機関が自己のデータを保持したまま共同でモデルを訓練する方法です。

実装ステップ

1. フェデレーテッドラーニングフレームワークの選定: TensorFlow Federated (TFF) や PySyft などのフレームワークを選択します。
2. データの準備: 各参加機関が自己のデータをローカルで準備します。
3. モデルの設計: 共通のモデルアーキテクチャを設計し、すべての参加機関で使用できるようにします。
4. 分散学習: 各機関が自己のデータでモデルの一部をローカルで訓練し、定期的に更新されたモデルパラメータを集中サーバーで統合します。

3. ニューラル常微分方程式（Neural ODE）の適用

技術的詳細

株価の時間的変動を連続的にモデル化するためにニューラルネットワークを常微分方程式の形で表現します。

実装ステップ

1. ライブラリの選定: 例えば、torchdiffeq などのPyTorchベースのライブラリを使用します。
2. モデルの設計: ODE関数として動作するニューラルネットワーク（例えば、ODEブロック）を定義します。
3. データの準備: 株価データを時系列形式で準備し、モデルの入力として使用します。
4. 訓練: バックプロパゲーションを通じてモデルを訓練し、株価の連続的な変化を学習させます。

4. 強化学習による動的ポートフォリオ調整

技術的詳細

強化学習を用いて、株式取引の最適な戦略をリアルタイムで学習します。

実装ステップ

1. 環境の構築: 株式市場のシミュレーション環境を構築します。これには、株価の動き、取引コストなどが含まれます。
2. エージェントの設計: 取引戦略を決定するエージェントを設計します。このエージェントは、ポートフォリオのリターンを最大化することを目指します。
3. 強化学習アルゴリズムの選定: Q-learningやPolicy Gradientなど、適切な強化学習アルゴリズムを選択します。
4. 訓練: エージェントが最適な取引戦略を学ぶように環境内で訓練を行います。

これらのアプローチは、それぞれ独自の技術的課題と実装の複雑さを持ちますが、株価予測と取引戦略の精度を大幅に向上させる可能性があります。

予測される障壁

個人開発者が先進的な株価予測モデルや強化学習を実践する際に直面する可能性のある主な障壁は以下の通りです：

1. データアクセスと品質

• 高品質なデータの入手困難： 株価予測には正確で詳細な歴史的株価データが必要ですが、これらのデータはしばしば高額な料金で提供されており、個人開発者にとってはアクセスが難しいことがあります。
• データの前処理とクレンジング： 生の金融データはノイズが多いため、利用する前に適切なクレンジングと前処理が必要です。これには専門的な知識と多大な労力が求められます。

2. 計算資源

• ハードウェアの制約： 特に深層学習や強化学習には高性能な計算リソース（GPU等）が必要ですが、これらのリソースは高価であり、すべての個人開発者が容易に手に入れることができるわけではありません。
• スケーラビリティ問題： 大規模なデータセットを扱う場合、個人の開発環境では処理が遅くなることがあります。

3. 技術的複雑さ

• 先進技術の学習曲線： GANやニューラルODE、フェデレーテッドラーニングなどの高度な技術は、理解と実装が複雑であり、これらの技術に精通している必要があります。
• モデルのチューニング： 高度なモデルは多くのハイパーパラメータを持っており、これらを適切にチューニングすることは時間がかかり、経験を要する作業です。

4. 実用性と適用性

• 市場の変動性： 金融市場は非常に不安定で予測が困難です。過去のデータに基づいてモデルを訓練しても、未来の市場の挙動を正確に予測できない場合があります。
• 法的・規制の問題： 金融市場には多くの法的な規制が存在し、これらを遵守する必要があります。個人開発者がこれらの規制を十分に理解し、遵守するのは容易ではありません。

これらの障壁を克服するために、オープンソースのツールやクラウドベースの計算リソースの利用、オンラインコースやコミュニティを通じた学習などを行う。また、シンプルなモデルから始めて徐々に複雑なモデルへと進む段階的なアプローチを取る。

仮想通貨bot開発のアプローチ

仮想通貨の自動取引Botの開発において、上記で説明した「擬似ボラティリティ」を組み込みながら、既存の有効な市場戦略と組み合わせるアプローチを提案します。

1. データ収集と前処理

• 市場データの収集： 高頻度で仮想通貨市場の価格データ、取引量、オーダーブックのデータを収集します。APIを利用してリアルタイムでのデータフィードを確保することが重要です。
• データクレンジング： 収集したデータからノイズや異常値を除去し、データの正規化や標準化を行います。

2. 擬似ボラティリティのモデリング

• モデルの定義： 擬似ボラティリティを計算するためのモデルを開発します。これには、過去の価格変動データから学習を行い、各時点での価格予測の自信度を評価するニューラルネットワークが使用されます。
• トレーニングと検証： 収集したデータを用いてモデルを訓練し、クロスバリデーションを用いてその性能を評価します。

3. 取引戦略の統合

• 基本戦略の選定： マーティンゲール戦略、平均回帰戦略、トレンドフォロー戦略など、仮想通貨市場において効果が実証されている取引戦略を選定します。
• 擬似ボラティリティの統合： 選定した基本戦略に擬似ボラティリティのデータを組み込み、市場の不確実性が高い時にリスクを抑えるよう戦略を調整します。

4. リアルタイム取引実行

• 自動取引システムの構築： 取引戦略に基づき、注文執行ロジックをBotに組み込みます。APIを通じて取引所に接続し、リアルタイムで取引を行うシステムを構築します。
• リスク管理機能の実装： トレードのサイズやリスクの度合いを自動で調整する機能をBotに組み込みます。特に、擬似ボラティリティが高い場合には、自動的にリスクを下げるようにします。

5. モニタリングと最適化

• パフォーマンスのモニタリング： Botの運用を開始した後は、そのパフォーマンスを定期的にモニタリングし、必要に応じてパラメータの調整や戦略の見直しを行います。
• 改善とアップデート： 市場の変化に対応し、最新のデータを用いてモデルの再トレーニングを行うことで、Botの予測精度と取引効率を継続的に改善します。

このように、擬似ボラティリティを活用した仮想通貨の自動取引Botは、市場の変動に対する適応能力を持ちながら、リスクを適切に管理し、利益を最大化することが可能です。ただし、市場の不確実性や技術的な課題には注意深く対処する必要があります。

次へのステップ

ステップ	概要	必要なリソース	推定時間
データ収集	仮想通貨市場の価格データ、取引量、オーダーブックなどを収集。	APIアクセス、データベースサーバー	1-2週間
データ前処理	収集したデータのクリーニング、正規化、標準化を実施。	データ処理ソフトウェア、サーバー	1週間
モデル開発	擬似ボラティリティを計算するための機械学習モデルを開発。	機械学習フレームワーク、計算リソース（GPU）	2-3週間
戦略統合	基本取引戦略を選定し、擬似ボラティリティデータを統合。	トレーディングアルゴリズム開発ツール	2週間
実行システム構築	自動取引システムを構築し、取引所に接続。	取引所API、サーバー	1-2週間
リスク管理	取引サイズやリスク度合いを調整する機能を実装。	リスク管理ツール、開発ツール	1週間
モニタリング	Botの運用を開始後、パフォーマンスを監視し、調整を行う。	モニタリングツール、分析ソフトウェア	継続的
モデル最適化	市場の変化に合わせてモデルの再トレーニングとアップデートを行う。	機械学習フレームワーク、新たな市場データ	継続的

この表は、Bot開発プロジェクトを計画し、実行する際のロードマップとして機能します。各ステップに必要なリソースと時間を把握することで、プロジェクトのスケジューリングとリソース割り当てが可能になります。

どんなbotが作れそうなのか？

1. 平均回帰戦略

• 概要： 価格が平均から逸脱した際に反転すると予想し、逸脱が大きい時に取引を行う戦略。
• 擬似ボラティリティの統合： 擬似ボラティリティが低い（市場が安定している）時にこの戦略を強化し、高ボラティリティ時にはポジションを縮小または避ける。

2. トレンドフォロー戦略

• 概要： 市場が明確なトレンドを示している場合にその方向に沿って取引する戦略。
• 擬似ボラティリティの統合： トレンドの信頼性を擬似ボラティリティで評価し、信頼性が高い場合のみトレードを実行する。

3. スキャルピング戦略

• 概要： 非常に短期間の価格変動を利用して利益を得る戦略。
• 擬似ボラティリティの統合： 安定した市場状況で小さな価格変動を利用し、高ボラティリティ時には取引頻度を減らす。

4. ブレイクアウト戦略

• 概要： 価格が特定の範囲を突破した場合にその方向に沿って取引する戦略。
• 擬似ボラティリティの統合： 突破の信頼性が擬似ボラティリティによって裏付けられた場合にのみエントリーし、不確実な突破は避ける。

5. アービトラージ戦略

• 概要： 異なる取引所間、または異なる通貨ペア間での価格差を利用する戦略。
• 擬似ボラティリティの統合： 低ボラティリティ時にアービトラージ機会を活用し、高ボラティリティ時には市場の不確実性によるリスクを回避する。

戦略	概要	擬似ボラティリティの統合方法
平均回帰戦略	価格が平均から逸脱した際に反転すると予想し取引する戦略	安定時に強化し、高ボラティリティ時はポジションを縮小または避ける
トレンドフォロー戦略	明確なトレンドを示している時にその方向に沿って取引する戦略	トレンドの信頼性を擬似ボラティリティで評価し、信頼性が高い場合のみ実行
スキャルピング戦略	短期間の価格変動を利用して利益を得る戦略	安定した市場で小さな価格変動を利用し、高ボラティリティ時は取引頻度を減らす
ブレイクアウト戦略	価格が特定の範囲を突破した際にその方向に沿って取引する戦略	突破の信頼性が擬似ボラティリティによって裏付けられた場合のみエントリー
アービトラージ戦略	異なる取引所間、または通貨ペア間での価格差を利用する戦略	低ボラティリティ時にアービトラージ機会を活用し、高ボラティリティ時にはリスクを回避

この表は、各戦略がどのように市場の異なる状況に対応し、擬似ボラティリティを用いてリスクを管理するかを示しています。これにより、Botの戦略選定とリスク管理が効果的に行えるようになります。